Single neuron dynamics

Abstract

Das Neuron ist das zentrale Element in der Informationsverarbeitung im Nervensystem. In dieser Arbeit werden verschiedene Aspekte der Spikegenerierung sowohl theoretisch als auch experimentell untersucht. Phasen-Rotatoren verschiedener Komplexität werden zur Vorhersage von Spikezeitpunkten vorgestellt. Die Kennlinie eines Neurons wird dabei als wichtiger Parameter für diese Modelle verwendet, damit diese leicht auf echte Neurone anwendbar sind. Die Phasenantwortkurve als ein zweiter wichtiger Aspekt der Spikedynamik wird zur Erweiterung der Modelle verwendet. Solange ein Neuron in seinem überschwelligen Bereich gereizt wird, erweisen sich die Phasenrotatoren als gute Beschreibung des Spikeverhaltens. Es wird jedoch gezeigt, daß bei einer Stimulierung mit Strömen, die um die Schwelle des Neurons herum fluktuieren, diese Modelle, genauso wie alle anderen eindimensionalen Modelle einschließlich des Intergrate-and-fire Neurons, versagen. Feuerraten Adaptation kann in vielen Neuronen beobachtet werden. Es wird ein allgemeines phänomenologisches Modell für die Feuerrate adaptierender Neurone aus den Eigenschaften verschiedene Ionenströme, die Adaptation verursachen, hergeleitet. Dieses Modell ist durch die Kennlinien und einer Adaptations-Zeitkonstanten vollständig definiert. Mit Hilfe des Modells können die Eigenschaften der Adaptation als Hochpassfilter quantifiziert werden. Weiterhin wird die Rolle der Adaptation bei der Unterdrückung von Hintergrundrauschen diskutiert. Sowohl die Phasenrotatoren als auch das Adaptationsmodell werden an auditorischen Rezeptorzellen der Wanderheuschrecke und dem AN1, ein primäres auditorisches Interneuron der Grille {Teleogryllus oceanicus}, getestet. In beiden Fällen stimmen die Modelle gut mit den experimentelle Daten überein. Es wird mit Hilfe der Modelle gezeigt, daß Adaptation in den Rezeptorzellen durch Ionenströme des Spikegenerators verursacht wird, während in dem Interneuron der Eingang schon adaptatiert. Zusätzlich wird der Einfluß der Feuerraten-Adaptation auf die Gesangserkennung analysiert.

The single neuron is the basic element of information processing in nervous systems. In this thesis several properties of the dynamics of the generation of spikes are investigated theoretically as well as experimentally. Phase oscillators of different complexity are introduced as models to predict the timing of spikes. The neuron's intensity-response curve is used as a basic parameter in these models to make them easily applicable to real neurons. As a second important aspect of the spiking dynamics, the neuron's phase-resetting curve is used to extend the models. The phase oscillators turn out to be a good approximation of the spiking behavior of a neuron as long as it is stimulated in its super-threshold regime. However, it is shown by comparison with conductance-based models that these models, as well as all other one-dimensional models including the common integrate-and-fire model, fail, if the neuron is stimulated with currents fluctuating around its threshold. Spike-frequency adaptation is a common feature of many neurons. For various ionic currents, as a possible reason for adaptation, a general phenomenological model for the firing rate of adapting neurons is derived from their biophysical properties. This model is defined by the neuron's intensity-response curves and an adaptation time-constant. By means of this model the high-pass properties of spike-frequency adaptation can be quantified. Also the role of adaptation in supression of background noise is discussed. Both the phase oscillators and the adaptation-model are tested on auditory receptor neurons of locusts and the AN1, a primary auditory interneuron of the cricket {Teleogryllus oceanicus}. In both cases the models are in good agreement with the experimental data. By means of the models it is shown that adaptation in the receptor neurons is caused by ionic currents of the spike generator while in the interneuron it is the input which is already adapting. In addition, the influence of spike-frequency adaptation on the recognition of courtship songs is analysed.